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Dans le cadre du renforcement des outils de modélisation prédictive d'un grand centre de R&D industriel, la caractérisation dynamique fine des matériaux souples est critique pour anticiper leur comportement sous sollicitations réelles. Votre intervention vise à fiabiliser et industrialiser la méthodologie de caractérisation dynamique de référence via le développement d'un jumeau numérique par éléments finis, couplé à une phase rigoureuse de corrélation essais/calculs sur banc d'essai. Objectifs & Missions :En interface étroite avec les équipes Matériaux, Essais Physiques et Calcul Scientifique, vous prendrez en charge l'ensemble de la boucle de validation : Développement du Jumeau Numérique (FEA) : Concevoir et paramétrer le modèle éléments finis représentant fidèlement la chaîne de mesure et la méthode de caractérisation dynamique interne. Intégrer les lois de comportement adaptées aux élastomères (viscoélasticité linéaire et non linéaire, hyperélasticité, effets thermomécaniques). Campagne Expérimentale & Métrologie : Définir le protocole de mesures dynamiques (DMA / rhéologie dynamique / essais de vibration). Réaliser ou piloter les essais de caractérisation sur mélanges étalons selon différentes géométries d'éprouvettes et régimes de sollicitation (fréquences, amplitudes, températures). Corrélation Essais / Calculs & Robustesse : Confronter les signaux expérimentaux aux résultats de simulation numérique. Identifier les écarts, les limites de validité du modèle et les sources de dispersion (effets de bord, frottements, dissipation thermique). Formuler des préconisations d'amélioration pour accroître la représentativité physique du jumeau numérique. Livrables attendus :Le modèle de jumeau numérique documenté : fichiers sources de calcul, hypothèses cinématiques et thermomécaniques, cartographies de sensibilité et domaine de validité. Le dossier technique de corrélation essais/modèles : synthèse comparative des données d'essais vs prédictions FEA, analyse critique des limites du banc et du modèle. Le guide méthodologique & transfert de compétences : restitution synthétique et recommandations d'industrialisation à destination des équipes de conception produit.

Vos missionsDévelopper et optimiser des solutions d'IA et de Machine Learning Concevoir et intégrer des applications basées sur les LLM, le RAG et les Agents IA Participer à la mise en production des modèles via APIs et microservices Collaborer avec les équipes métiers, Data Science et Architecture Contribuer aux pratiques MLOps, à l'automatisation des tests et à l'industrialisation des développements Produire la documentation technique et partager les bonnes pratiques __________ Forte expérience en IA générative (LLM) Maîtrise de RAG, Prompt Engineering, AI Agents Utilisation avancée de GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT Expérience avec LangChain et Hugging Face Développement d'API (FastAPI, Flask) Connaissances MLOps, CI/CD, Docker, Kubernetes Très bon niveau d'anglais Idéalement expérience banque / KYC / compliance

Contexte : Au sein d'une équipe spécialisée dans les infrastructures IT et les bases de données, vous contribuez à industrialiser et automatiser les opérations techniques grâce à l'intelligence artificielle générative. L'objectif est de développer des outils et des agents IA capables d'automatiser certaines tâches, de faciliter les contrôles de conformité et d'homogénéiser les plateformes d'infrastructure. Missions principales : Développer des scripts et des outils d'automatisation des infrastructures IT, notamment en Python. Industrialiser les opérations techniques et standardiser les configurations. Concevoir et améliorer des agents IA pour automatiser des tâches techniques. Utiliser l'IA générative, notamment Claude, pour accélérer et améliorer les processus de développement. Concevoir des prompts et des skills réutilisables pour enrichir les capacités des agents IA. Développer ou intégrer des serveurs MCP (Model Context Protocol) afin de connecter les agents aux outils et sources de données. Collecter, croiser et corréler des informations issues de différents systèmes. Mettre en place des mécanismes d'auto-conformité pour automatiser les contrôles et détecter les écarts. Contribuer à la sécurité, à la fiabilité et à l'homogénéisation des environnements techniques. Travailler avec les équipes Infrastructure, Cloud et Database pour concevoir des solutions adaptées aux besoins opérationnels.

ContexteL'équipe Solution & Plateforme Engineering de la Direction DATECH assure la gestion, l'amélioration continue et la stabilité de la plateforme data utilisée par les équipes de Collecte, Analytics, Data Science & IA, CRM, Publicité, Audience, Finance, Dans le cadre de la transformation de son activité vers un modèle mission-led intégrant l'agentisation et l'automatisation, la Direction recherche un(e) DevOps Engineer expert(e) orienté(e) Solution Engineering. MissionsEn tant que DevOps Engineer vous interviendriez sur l'industrialisation, l'automatisation et l'évolution de la Data Platform, avec Snowflake et Azure comme socle principaux. La mission couvre les axes suivants : Agentisation & Automatisation (cœur de mission) : Identification des tâches récurrentes à fort potentiel d'automatisation (provisioning, gestion des droits, déploiements, monitoring, alerting, gestion des incidents, documentation, tests) Conception, développement et maintenance d'agents et de skills réutilisables couvrant le cycle de vie de la plateforme (IaC, CI/CD, RBAC, FinOps, run) Mise à disposition des agents et skills en self-service auprès des équipes data (catalogue, documentation, accompagnement à l'adoption) Conception de workflows d'orchestration intelligents réduisant l'intervention humaine, avec les garde-fous nécessaires (validation humaine, traçabilité, sécurité) Mesure de l'impact (temps gagné, MTTR, taux d'automatisation, adoption) et amélioration continue des agents Plateforme & DevOps : Développement et maintenance du code Terraform (IaC) pour automatiser le déploiement de l'infrastructure Azure et Snowflake Industrialisation des chaînes CI/CD avec Azure DevOps (déploiements, tests, qualité de code) Conception et maintenance de la stratégie RBAC et des politiques de sécurité Supervision des performances, optimisation et mise en place d'outils de monitoring et d'alerting Suivi des coûts par application et usage Support opérationnel de la plateforme, avec l'objectif d'automatiser progressivement les tâches de run récurrentes Solution Engineering & Accompagnement : Évaluation de la faisabilité technique des solutions data (contraintes de coûts, délais, qualité) et conception de solutions automatisées de bout en bout Rôle de référent technique Cloud & automatisation auprès des Solutions Engineers, Analytic engineers et Data Scientists Diffusion des pratiques d'agentisation au sein de la Direction (démos, guidelines, montée en compétence des équipes) Contribution active à la démarche DevSecOps Garantie de la pérennité des développements en production Veille technologique active sur l'écosystème data, DevOps et IA agentique

QA DATA confirmé – SQL / Python / API – Paris (Hybride) Contexte de la missionNous recherchons un(e) QA Data confirmé(e) disposant d'une solide expérience en qualification et validation des données, ainsi que d'une excellente maîtrise de SQL et des requêtes complexes. Vous interviendrez sur des projets Data afin de garantir la qualité, la fiabilité et la cohérence des données tout au long des processus de traitement. Missions principalesDéfinir et mettre en œuvre les stratégies et plans de tests Data. Analyser les besoins et les spécifications fonctionnelles et techniques. Concevoir et exécuter des scénarios de tests de qualification des données. Réaliser des contrôles de cohérence, de conformité et de qualité des données. Élaborer et exécuter des requêtes SQL complexes pour vérifier les données. Identifier, analyser et suivre les anomalies détectées. Réaliser des tests sur les flux de données Data Confirmé SQL Confirmé

Envie d'un nouveau challenge... CELAD vous attend ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Développeur Python / Angular – IA H/F pour intervenir chez un de nos clients. Contexte : Dans le cadre du renforcement d'une équipe projet, vous interviendrez sur le développement d'assistants conversationnels augmentés par l'intelligence artificielle et d'agents IA capables de répondre aux questions et aux intentions des utilisateurs. Vous participerez à la construction et à l'évolution de ces solutions, depuis leur développement jusqu'à leur maintien en conditions opérationnelles, en tenant compte des besoins métiers et des exigences de qualité de service. Votre mission : Au sein de l'équipe, vous interviendrez sur les activités suivantes : - Concevoir et développer des services en Python et Angular, à partir des spécifications fonctionnelles et des besoins identifiés. - Contribuer au développement d'assistants conversationnels et d'agents IA, en participant à la mise en œuvre de fonctionnalités basées sur l'intelligence artificielle générative et l'IA agentique. - Participer au BUILD et au RUN afin d'assurer aussi bien la création et l'évolution des applications que leur bon fonctionnement en production. - Réaliser les analyses techniques et fonctionnelles nécessaires à la mise en œuvre des évolutions demandées. - Tester et documenter les développements dans le respect des normes et méthodes en vigueur. - Participer aux phases de grooming technique pour préparer et préciser les travaux à réaliser. - Contribuer aux choix techniques et aux solutions permettant de répondre aux besoins métiers, tout en veillant à la qualité et à la disponibilité des applications

Contexte de la mission Nous recherchons un Tech Lead technique pour intervenir sur un périmètre applicatif bancaire mêlant plateforme AWS, architecture événementielle et environnement legacy (Oracle, DataStage). Le consultant sera chargé d'encadrer l'équipe de développement et de porter les bonnes pratiques de développement, de sécurité et de livraison. Missions principales Dans le cadre de cette mission, vous serez notamment amené à : - Assurer le rôle de Tech Lead technique sur le périmètre applicatif. - Encadrer et accompagner l'équipe de développement. - Porter les bonnes pratiques de développement, de sécurité et de livraison. - Intervenir sur une plateforme AWS. - Travailler sur une architecture événementielle avec Kafka et une architecture microservices. - Intervenir sur des développements en Python et Java. - Prendre en compte les enjeux liés aux chaînes de déploiement CI/CD, à GitLab, Terraform et Kubernetes. - Évoluer dans un environnement comprenant un socle legacy Oracle et DataStage. Environnement technique Cloud AWS : AWS Lambda, IAM, API Gateway, S3, RDS (base de données managée), Athena, EKS Architecture et développement : Kafka, Architecture événementielle, Architecture microservices, Python, Java, SQL CI/CD et infrastructure : GitLab, Terraform, Kubernetes Environnement legacy et Data : Oracle, DataStage, Qlik Sense Méthodologie et outils : Méthode SAFe, Jira, Confluence, PowerDesigner